Python进阶（一）
一.函数式编程和高阶函数
概念与实例精讲：http://www.cnblogs.com/kym/archive/2011/03/07/1976519.html
高阶函数就是把函数作为参数
例：
def test(x,y,f):
return f(x)+f(y)
调用的时候f传入一个函数abs，如：
test(-5,10,abs)#ads是取正数
执行过程：
abs(-5)+abs(10)
结果是：15
如果传入其他的函数如：平方根 math.sqrt
import math
test(4,16,math.sqrt)
执行结果： 2+4=6
map函数
map是python内置的一个高阶函数，它接受一个函数 f 和一个list，并通过把 f 依次作用在list上返回一个新的list。
1.有list=[1,2,3,4,5,6,7,8] 求list平方后的新list
先定义一个求平方的函数，传入map即可
def f(x):
return x*x
list=[1,2,3,4,5,6,7,8]
print map(f,list)结果：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64]注意：map()函数不改变原有的list，而是返回一个新的list。list可以是任何数据类型，但要保证你传入的函数 f 可以处理这种数据类型。
2.把用户名处理成首字母大写的形式
['adam','LIsA','BarT']
def format(s):
return s[0].upper()+s[1:].lower()
list=['jAck','HELLOKITTY','PeteR']
print map(format,list)
结果：['Jack', 'Hellokitty', 'Peter']
reduce() 函数
reduce() 函数是python内置的一个高阶函数，reduce()函数接受的参数和map() 类似，一个函数 f ,一个list，但执行和map()不同，reduce() 传入的函数 f 必须接受两个参数，reduce() 对list的每个元素反复调用函数 f ,并返回最终结果值。
例：
def f(x,y):
return x+y
调用
reduce(f,[1,3,5,7,9])
执行过程是：
计算头两个元素：f(1,3) ，结果：4
计算结果和下一个元素：f(4,5)， 结果：9
计算结果和下一个元素：f(9,7)，结果：16
计算结果和下一个元素：f(16,9)，结果：25
计算结束 结果：25
reduce() 还可以接受第三个参数为可选参数：
reduce(f,[1,3,5,7,9],100)
此时的第一轮计算变为f(100,1)
最后的结果：125
3.利用reduce() 函数来求积，2*4*5*7*12
def f(x,y):
return x*y
list=[2,4,5,7,12]
print reduce(f,list)
结果：3360
filter()函数：
filter() 函数是python内置的另一个高阶函数，接受一个函数 f，一个list，函数f的作用是对每一个元素进行判定，返回true/false，filter()根据判断结果自动过滤掉不符合的元素，返回由符合条件的元素组成的新list。
4.[1, 4, 6, 7, 9, 12, 17] 删除其中的偶数
def f(x):
return x%2==1
list=[1, 4, 6, 7, 9, 12, 17]
print filter(f,list)
结果：[1, 7, 9, 17]
5.删除None或者空字符串
def notEmpty(s):
return s and len(s.strip())>0
list=['test', None, '', 'str', ' ', 'END']
print filter(notEmpty,list)
结果：['test', 'str', 'END']
6.过滤出1~100中的平方根是整数的数。
import math
def f(x):
return int(math.sqrt(x))*int(math.sqrt(x))==x
list=range(1,101)
print filter(f,list)
结果：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
sorted() 函数自定义排序函数
sorted([2,1,3,4,19,5]) 结果：[1,2,3,4,5,19]
自定义：如果x在y前面返回-1；在后面返回1；相等返回0；
倒序排列：
def f(x,y):
if x>y:
return -1
if x<y:
return 1
return 0
list=[5,3,1,6,8,4]
print sorted(list,f)
结果：[8, 6, 5, 4, 3, 1]
返回函数：
python函数不但可以返回int，str，list，dict等数据类型，还可以返回函数。
例：定义一个函数f(),我们让他返回一个函数g()
def f():
print 'f......'
def g():
print 'g......'
return g
g1=f();#返回的g()赋值给g1
g1();#调用g1
结果：
>>>
f......
g......
6.编写一个函数，接受一个list，计算他们的乘积。
def calc_prod(lst):
def lazy_prod():
def f(x, y):
return x * y
return reduce(f, lst, 1)
return lazy_prod
f = calc_prod([1, 2, 3, 4])
print f()
闭包：
在函数内部定义的函数和外部定义的函数一样的，只是他们无法被外部访问:
def calc_sum(lst):
def lazy_sum():
return sum(lst)
return lazy_sum
像这种内层函数引用了外层函数的参数，然后返回内层函数的情况，称之为闭包。
特点：返回的函数引用的局部变量，所以，要正确使用闭包，就要确保引用的局部变量在函数返回后不能变。
例如：我要返回三个函数，分别计算1*1，2*2，3*3
def count():
fs = []
for i in range(1, 4):
def f():
return i*i
fs.append(f)
return fs
f1, f2, f3 = count()
print f1()
print f2()
print f3()
结果是：9，9，9
原因就是当count()函数返回了3个函数时，这3个函数所引用的变量 i 的值已经变成了3。由于f1、f2、f3并没有被调用，所以，此时他们并未计算 i*i，当 f1 被调用时：因为f1现在才计算i*i，但现在i的值已经变为3
因此，返回函数不要引用任何循环变量，或者后续会发生变化的变量。
正确示例：
def count():
fs=[]
for i in range(1,4):
def f(j):
def g():
return j*j
return g
r=f(i)
fs.append(r)
return fs
f1,f2,f3=count()
print f1(),f2(),f3()匿名函数：
高阶函数可以接受函数做参数，有些时候，我们不需要显示的定义函数，直接传入函数耿方便，在Pytho中对匿名函数提供了有限的支持，还是以map()函数为例，计算f(x)=x*x，除了定义f(x)的方式外，还可以用匿名函数，匿名函数用lambda关键字。lambda表示匿名函数，冒号前面的是参数，多个参数用逗号分开。
平方：
map(lambda x:x*x,[1,2,3,4,5,6,78,9]) [1,4,9,16,25,49,64,81]
排序：
print sorted([1,3,9,5,0],lambda x,y:-cmp(x,y)) [9, 5, 3, 1, 0]
返回匿名函数：
>>> myabs = lambda x: -x if x < 0 else x >>> myabs(-1) 1 >>> myabs(1) 1
